"Los gráficos a continuación son el resultado de la primera encuesta ciudadana ICPCovid realizada en Perú durante la 2da semana de junio de 2020.
En total participaron 3419 personas de distintos distritos, provincias y regiones del Perú."
"La mayoría de personas reportó informarse a través de fuentes o medios oficiales en la web, seguido de redes sociales y la televisión. En menor medida, algunos mencionaron el uso de periódico y radio.
Al momento de la encuesta, casi la totalidad de los participantes mencionaron utilizar mascarillas al salir de sus casas. Asimismo, solo el ~20% de los niños salían de sus hogares.
La mayoria de personas solo salían una o dos veces de su hogar para dirigirse a mercados, farmacias o bancos. Aquellos que salieron tres o más veces se dirigieron principalmente a sus centros laborales."
"La pandemia y, en consecuencia, la cuarentena, afectó en mayor proporción a aquellos encuestados que reportaron un menor ingreso familiar. Aquellos con menores ingresos familiares dejaron de estudiar o trabajar más que aquellos con mayores ingresos.
No hubieron diferencias visuales significativas entre el ingreso familiar promedio y el número de salidas fuera del hogar.
La principal medida de protección de los centros laborales fue el que sus trabajadores permanezcan en casa.
"La edad de las personas no pareció influir en la percepción de riesgo o preocupación en la salud personal.
Los participantes reportaron en su mayoria utilizar las mascarillas en todo momento al salir de casa y/o en lugares conglomerados."
"537 personas encuestadas reportaron tener resultado diagnóstico para COVID-19.
Se ve una relación inversa al número de pruebas realizadas y el resultado diagnóstico de aquellos que accedieron a las pruebas según el ingreso familiar de la persona.
A mayor ingreso familiar, la proporción de personas que se hicieron la prueba fue mayor. Sin embaro, a menor ingreso familiar la proporción de resultados positivos es mayor.
Un grupo importante de personas reporto sentirse “nervioso o ansioso”, asi como “tener poco interés o placer al realizar actividades cotidianas” durante varios días de la semana."
---
title: "1ra Ronda ICPCovid - Perú"
output:
flexdashboard::flex_dashboard:
orientation: columns
vertical_layout: fill
source_code: embed
social: menu
theme: cosmo
self_contained: TRUE
fig_mobile: TRUE
---
```{r}
library(flexdashboard)
library(readr)
library(haven)
library(tidyr)
library(dplyr)
library(stringr)
library(skimr)
library(sf)
library(rmapshaper)
library(tidyverse)
library(viridis)
library(ggiraphExtra)
library(png)
library(grid)
library(ggplot2)
library(scales)
library(alluvial)
library(ggalluvial)
library(fmsb)
library(hrbrthemes)
library(ggwaffle)
library(waffle)
library(waffle)
library(extrafont)
library(tidyverse)
library(ggpubr)
library(plyr)
library(Hmisc)
library(Gmisc)
library(magrittr)
library(codebook)
library(future)
library(abd)
library(epitools)
library(magrittr)
library(qwraps2)
```
```{r}
data <- read.csv("../Output/ICPCovid_r1_0728.csv")
```
```{r, class.output="scroll-100", error=F, warning=F, echo=F, message=F,include=F}
shp <- st_read("../Data/shapefile_distr", stringsAsFactors = F)%>%
st_transform(4326) %>%
dplyr::select(reg = NOMBDEP,
prov = NOMBPROV,
distr = NOMBDIST)%>%
ms_simplify(keep=0.2)%>%
dplyr::mutate(distr =gsub("_", " ",gsub("-", " ", iconv(distr,
from="UTF-8",
to="ASCII//TRANSLIT"), fixed=TRUE), fixed=TRUE),
prov = iconv(prov,
from="UTF-8",
to="ASCII//TRANSLIT"),
reg = iconv(reg,
from="UTF-8",
to="ASCII//TRANSLIT")
) %>%
dplyr::mutate(distr = ifelse(distr=="HUAYA","HUALLA",
ifelse(distr=="MAZAMARI PANGOA","MAZAMARI",
ifelse(distr=="LARAOS" & prov=="HUAROCHIRI","SAN PEDRO DE LARAOS",distr))))
shp.nac <- st_read("../Data/Limite_departamental", stringsAsFactors = F)%>%
st_transform(4326) %>%
dplyr::select(reg = NOMBDEP)%>%
ms_simplify(keep=0.2)%>%
dplyr::mutate(reg = iconv(reg,
from="UTF-8",
to="ASCII//TRANSLIT")
)
shp.prov <- st_read("../Data/shapefile_prov", stringsAsFactors = F)%>%
st_transform(4326) %>%
dplyr::select(prov = PROVINCIA)%>%
ms_simplify(keep=0.2)%>%
dplyr::mutate(prov = iconv(prov,
from="UTF-8",
to="ASCII//TRANSLIT")
)
```
```{r config_lima, error=F, warning=F, echo=F, message=F}
my_breaks <- c(0, 100, 250, 500)
breaks_nac <- c(0, 50, 125, 250)
data.shp.lima <- merge(shp %>%
dplyr::filter(prov=="LIMA" | prov=="CALLAO"),
data %>%
dplyr::filter(reg=="LIMA"| reg=="CALLAO"), by=c("reg","distr"),all.x=T)
data.shp.nac <- merge(shp.nac %>%
dplyr::select(reg),
data %>% filter(reg !="LIMA") %>%
dplyr::select(reg), by=c("reg"),all=T)
shapefile_prov_lima <-shp.prov %>% dplyr::filter(prov=="LIMA"| prov=="CALLAO" )
rm(shp,shp.nac, shp.prov)
```
```{r, error=F, warning=F, echo=F, message=F}
vida_diaria <- data %>% dplyr::select(age,info_newspaper2,info_socialmedia2
,info_offiweb2
,info_tv2
,info_radio2
,info_null2
,lastphysical3
,food_diffic2
,time_child2
,play_child2
,homework_child2
,annoy_child2
,food2
,child_outhome2
)
salud_personal <- data %>% dplyr::select(income3,age,gender2,symp_fever2
,symp_headache2
,symp_sorethr2
,symp_taste2
,symp_smell2
,symp_nasalc2
,symp_drycough2
,symp_prodcough2
,symp_chest2
,symp_breath2
,symp_muscle2
,symp_weak2
,symp_nausea2
,symp_diarrea2
,symp_lossapet2
,symp_nosymp2
,symp_house3
,closecov_house2
,closecov_office2
,closecov_vehicle2
,closecov_nocont2
,closecov_unknown2
,covtest3
,testresult3
,testwhy3
,testwhen3
,risk2
,worry2
,smoke3
,b_heart2
,b_hyperten2
,b_diabetes2
,b_cancer2
,b_hiv2
,b_tb2
,b_asthma2
,b_obese2
,b_none2
,b_followup3
,nervanx3
,stopworry3
,littinter3
,sad3
,opinion3
,nobonus2
,ybonus_food2
,ybonus_fam2
,ybonus_pers2
,nomask_unknownget2
,nomask_uncomfy2
,nomask_noneed2
,satinitizer3
,avoidtouch3
)
```
```{r, error=F, warning=F, echo=F, message=F}
salud_personal$covtest <- relevel(salud_personal$covtest, "Si")
label(salud_personal$risk) <- "¿Cuál es el riesgo que ya tenga COVID-19 o que se infecte pronto?"
#label(salud_personal$symp_fever) <- "He tenido fiebre"
salud_personal$symp_fever <- relevel(salud_personal$symp_fever, "Si")
salud_personal$symp_headache <- relevel(salud_personal$symp_headache, "Si")
salud_personal$symp_sorethr <- relevel(salud_personal$symp_sorethr, "Si")
salud_personal$symp_taste <- relevel(salud_personal$symp_taste, "Si")
salud_personal$symp_smell <- relevel(salud_personal$symp_smell, "Si")
salud_personal$symp_nasalc <- relevel(salud_personal$symp_nasalc, "Si")
salud_personal$symp_drycough <- relevel(salud_personal$symp_drycough, "Si")
salud_personal$symp_prodcough <- relevel(salud_personal$symp_prodcough, "Si")
salud_personal$symp_chest <- relevel(salud_personal$symp_chest, "Si")
salud_personal$symp_breath <- relevel(salud_personal$symp_breath, "Si")
salud_personal$symp_muscle <- relevel(salud_personal$symp_muscle, "Si")
salud_personal$symp_weak <- relevel(salud_personal$symp_weak, "Si")
salud_personal$symp_nausea <- relevel(salud_personal$symp_nausea, "Si")
salud_personal$symp_diarrea <- relevel(salud_personal$symp_diarrea, "Si")
salud_personal$symp_lossapet <- relevel(salud_personal$symp_lossapet, "Si")
data$outhome3<- factor(data$outhome3, levels = c("Nunca","Una vez","Dos veces","Tres o más veces","Todos los días"))
```
Sociodemográfico {.bg}
=====================================
Column 1 {data-width=250}
-------------------------------------
### `r paste0('Encuestados de regiones y distritos no adscritos a Lima Metropolitana')`
```{r}
valueBox(paste0('1,041'),
icon = "fa-male",
color = '#a35fb8')
```
### `r paste0("Encuestados de Lima Metropolitana")`
```{r}
valueBox(paste0('2,378'),
icon = "fa-male",
color = '#a35fb8')
```
### Resumen
#### Encuesta Ciudadana ICPCovid
"Los gráficos a continuación son el resultado de la primera encuesta ciudadana ICPCovid realizada en Perú durante la 2da semana de junio de 2020.
En total participaron 3419 personas de distintos distritos, provincias y regiones del Perú."
Column 2 {.tabset }
-------------------------------------
### Características
```{r}
####################
### Pyramid Plot ###
####################
# Subset y arreglo de datos
cols <- c("#2864b4","#ffad26")
pyramid_data <- data %>%
dplyr::select(edad = age,
nm_sex = gender2) %>%
dplyr::filter(nm_sex!=3)
pyramid_data$nm_sex <- as.factor(pyramid_data$nm_sex)
pyramid_data <- pyramid_data %>%
dplyr::filter(!is.na(edad)) %>%
dplyr::mutate(Hombre = if_else(as.integer(nm_sex)==2,1,0),
Mujer = if_else(as.integer(nm_sex)==1,1,0)) %>%
group_by(edad) %>%
dplyr::summarise(Hombre = sum(Hombre),Mujer = sum(Mujer)) %>%
dplyr::mutate(edad = if_else(edad>=18 & edad<25,"18 a 24",
if_else(edad>=25 & edad<35,"25 a 34",
if_else(edad>=35 & edad<45,"35 a 44",
if_else(edad>=45 & edad<55,"45 a 54",
if_else(edad>=55 & edad<65,"55 a 65",
if_else(edad>=65 & edad<75,"65 a 74",
if_else(edad>=75,"75 o +","ERROR"))))))))
pyramid_data$edad <- factor(pyramid_data$edad,
levels = pyramid_data$edad,
labels =pyramid_data$edad)
# Grafico de piramide poblacional (edad y sexo)
ggplot(pyramid_data) +
geom_bar(aes(x=edad, y=Mujer, fill="Mujer"), stat="identity") +
geom_bar(aes(x=edad, y=-Hombre, fill="Hombre"), stat="identity") +
coord_flip() +
theme_minimal() +
labs(title = "Información demográfica",
x = "Grupos de edad",
y = "",
color = "Sexo") +
scale_fill_manual(values= cols,
name="")+
scale_y_continuous(limits = c(-600,600),
breaks = seq(-600, 600, 200),
labels = paste0(as.character(c(seq(600, 0, -200), seq(100, 600, 200))))) +
theme(
plot.title = element_text(hjust = 0.5,
face="bold",
size=18),
axis.title.y = element_text(
size=14),
axis.text=element_text(size=12),
legend.title = element_text(face = "bold"),
legend.position="bottom",
legend.text=element_text(size=10),
panel.grid.major = element_blank(), panel.grid.minor = element_blank())
```
Column 3 {.tabset data-width=350}
-------------------------------------
### Perú
```{r, class.output="scroll-100", error=F, warning=F, echo=F, message=F, fig.height=10}
data.shp.nac %>% group_by(reg) %>% dplyr::summarise(n=n()) %>%
ggplot() +
geom_sf(aes(fill=n))+
scale_fill_gradient(name = "",
trans = scales::pseudo_log_trans(sigma = 100),
limits=c(0,250),
high="#ffad26", low="#ebebeb",
breaks=breaks_nac, labels=breaks_nac#,
#guide = "legend"
)+
theme_minimal() +
theme(axis.title.x=element_blank(),axis.ticks.x=element_blank(),
axis.title.y=element_blank(),axis.ticks.y=element_blank(),
plot.margin = margin(0,0,0,0),
legend.position=c(0.8,0.9),
legend.text= element_text(size=15),
legend.direction = "horizontal",
legend.box.margin=margin(0,0,0,0),
) +
geom_sf(data= shapefile_prov_lima,fill="Black") +
theme(legend.key.size = unit(0.75, "cm"))
```
### Lima Metropolitana
```{r, fig.height=10}
data.shp.lima %>% group_by(distr) %>% dplyr::summarise(n=n()) %>%
ggplot() +
geom_sf(aes(fill=n))+
scale_fill_gradient(name = "",
trans = scales::pseudo_log_trans(sigma = 100),
limits=c(0,500),
high="#2864b4", low="#ebebeb",
breaks=my_breaks, labels=my_breaks#,
#guide = "legend"
)+
theme_minimal() +
theme(axis.title.x=element_blank(),axis.ticks.x=element_blank(),
axis.title.y=element_blank(),axis.ticks.y=element_blank(),
plot.margin = margin(0,0,0,0),
legend.position=c(0.8,0.9),
legend.text= element_text(size=15),
legend.direction = "horizontal",
legend.box.margin=margin(0,0,0,0),
)+ theme(legend.key.size = unit(0.75, "cm"))
```
Vida Diaria {data-orientation=rows}
=====================================
Column 1
-------------------------------------
### Resumen
#### Vida diaria durante la cuarentena
"La mayoría de personas reportó informarse a través de fuentes o medios oficiales en la web, seguido de redes sociales y la televisión. En menor medida, algunos mencionaron el uso de periódico y radio.
Al momento de la encuesta, casi la totalidad de los participantes mencionaron utilizar mascarillas al salir de sus casas. Asimismo, solo el ~20% de los niños salían de sus hogares.
La mayoria de personas solo salían una o dos veces de su hogar para dirigirse a mercados, farmacias o bancos. Aquellos que salieron tres o más veces se dirigieron principalmente a sus centros laborales."
### Medios de información
```{r}
helperFunction <- function(x){
ifelse(x=="Si", 1,0)
}
info.df<- data %>% dplyr::select(`Periódico` = info_newspaper2,
`Webs\nOficiales` =info_offiweb2,
Radio =info_radio2,
`Redes\nSociales`=info_socialmedia2,
`Televisión`=info_tv2)%>%
mutate_if(is.factor, as.character) %>%
mutate_all(helperFunction) %>%
dplyr::summarise_all(sum,na.rm=T) %>%
gather(info, n, `Periódico`:`Televisión`, factor_key=TRUE) %>%
dplyr::mutate(n = n/nrow(data))
p.order <- info.df %>% arrange(desc(n)) %>% pull(info)
info.df.n<- info.df %>%
transform(info=factor(info,levels=p.order)) %>%
ggplot(aes(x=info, y=n, fill=info)) +
geom_bar(stat="identity")+theme_minimal() + scale_fill_manual(values =c("#2864b4","#a35fb8","#ef5996","#ff765f","#ffad26"))+
scale_y_continuous(labels = percent, limits=c(0,0.8)) +
theme(legend.position = "none") +
theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5,
face="bold",
size=23),
#axis.title.y = element_text(
# size=16),
axis.text=element_text(size=16),
panel.grid.major = element_blank(), panel.grid.minor = element_blank()#,
#legend.title = element_text(face = "bold"),
#legend.position="bottom",
#legend.text=element_text(size=16)
)+
labs(title = "Fuentes y medios\nde información más frecuentados",
x = "",
y = "",
color = "")
gob.img <- readPNG("../Data/icons/gob.png")
gob.img <- rasterGrob(gob.img, interpolate=TRUE)
gob.pos <- info.df %>% filter(info=="Webs\nOficiales") %>% pull(n)
web.img <- readPNG("../Data/icons/domain.png")
web.img <- rasterGrob(web.img, interpolate=TRUE)
web.pos <- info.df %>% filter(info=="Redes\nSociales") %>% pull(n)
tv.img <- readPNG("../Data/icons/tv.png")
tv.img <- rasterGrob(tv.img, interpolate=TRUE)
tv.pos <- info.df %>% filter(info=="Televisión") %>% pull(n)
radio.img <- readPNG("../Data/icons/radio.png")
radio.img <- rasterGrob(radio.img, interpolate=TRUE)
radio.pos <- info.df %>% filter(info=="Radio") %>% pull(n)
news.img <- readPNG("../Data/icons/periodico.png")
news.img <- rasterGrob(news.img, interpolate=TRUE)
news.pos <- info.df %>% filter(info=="Periódico") %>% pull(n)
info.df.n <- info.df.n +
annotation_custom(gob.img,xmin=1+1,xmax=1-1, ymin=gob.pos+0.02, ymax=gob.pos+0.12)+
annotation_custom(tv.img,xmin=3+1,xmax=3-1, ymin=tv.pos+0.02, ymax=tv.pos+0.12)+
annotation_custom(radio.img,xmin=5+1,xmax=5-1, ymin=radio.pos+0.02, ymax=radio.pos+0.12)+
annotation_custom(news.img,xmin=4+1,xmax=4-1, ymin=news.pos+0.02, ymax=news.pos+0.12)+
annotation_custom(web.img,xmin=2+1,xmax=2-1, ymin=web.pos+0.02, ymax=web.pos+0.12) +
coord_flip()
info.df.n
```
### Uso de mascarilla
```{r}
mask.usage <- data %>%
group_by(mask3) %>%
dplyr::summarise(n = n()) %>%
dplyr::mutate(n_por = round(n/sum(n)*500),
mask3 = as.factor(ifelse(as.character(mask3)=="Si","Si usó mascarilla",
ifelse(as.character(mask3)=="No aplica (no salgo de casa)","No sale de casa","No usó mascarilla")
)))
mask.usage$mask3 <- relevel(mask.usage$mask3, "No usó mascarilla")
mask.pic <- mask.usage%>%
arrange(desc(n_por)) %>%
ggplot(aes(label = mask3, values = n_por)) +
geom_pictogram(n_rows = 25, aes(colour = mask3), flip = TRUE, make_proportional = F,
family = "FontAwesome", size =4) +
theme_clean() +
theme_enhance_waffle()+
scale_label_pictogram(
name = NULL,
values = c("male", "male", "male"),
labels = c("No usó mascarilla", "No sale de casa","Si usó mascarilla")
)+
scale_color_manual(
name = NULL,
values = c( "#ff765f", "#ffa600","#0e5871"),
labels = c("No usó mascarilla", "No sale de casa","Si usó mascarilla")
) +
labs(title="Uso de mascarilla\nal salir de casa",
subtitle="1 en 342 participantes reportó no usar mascarilla al salir",
caption="*Representadas 499 personas"
) +
theme(legend.key.height = unit(2.25, "line")) +
theme(plot.margin = unit(c(0,0,0,0), "cm"),
plot.title = element_text(size=23,hjust = 0.5, vjust=0,face="bold"),
plot.subtitle = element_text(hjust = 0.5))
mask.pic
```
### Niños fuera de casa
```{r}
data %>%
filter(!is.na(child_outhome2)) %>%
group_by(child_outhome2) %>%
dplyr::summarise(n=n()) %>%
ungroup() %>% mutate(n=round(n/nrow(data %>%
filter(!is.na(child_outhome2)))*100, digits = 2)) %>%
ggplot(aes(x="", y=n, fill=child_outhome2))+
geom_bar(width = 1, stat = "identity")+
coord_polar("y", start=0)+
theme_clean() +
theme(axis.text.x=element_blank(),
plot.margin = unit(c(0,0,0,0), "cm"),
plot.title = element_text(size=23,hjust = 0.5, vjust=0,face="bold")) +
labs(title="¿Los niños salieron de casa\nen la última semana?",
subtitle="",
caption="*Total de respuestas: 1535",
fill="Respuesta:"
)+ scale_fill_manual(values=c("#ffad26","#2864b4")) +
geom_text(aes(y = n-10,
label = n,
size=30),
show.legend = FALSE
)
```
Column 2 {.tabset}
-------------------------------------
### Destinos
```{r, fig.width=15}
alluvial_plot<-data %>% dplyr::select(outhome3,
`Mercados y/o Supermercados`=place_markets_supermarkets,
`Hospital`=place_hospital2,
`Farmacia`=place_Farmacy2,
`Banco`=place_bank2,
`Trabajo`=place_work2,
`Visitas`=place_visit2,
`Paseos`=place_walkexe2,
Otros = place_other_mix2)%>%
group_by(outhome3)%>%
mutate_if(is.factor, as.character) %>%
mutate_all(helperFunction) %>%
dplyr::summarise_all(sum,na.rm=T) %>%
gather(place, n, `Mercados y/o Supermercados`:Otros, factor_key=TRUE) %>%
filter(n!=0)
p.order.place<- alluvial_plot %>% group_by(place) %>%dplyr::mutate(n=sum(n)) %>% arrange(desc(n)) %>% pull(place) %>% unique(.)
alluvial_plot<-alluvial_plot %>%
dplyr::mutate(place = factor(place,levels=p.order.place,labels = p.order.place))
#is_alluvia_form(alluvial_plot)
alluvial_plot_plot <- ggplot(alluvial_plot,
aes(y=n,axis1=place,axis2=outhome3)) +
geom_alluvium(aes(fill=outhome3),width=1/20) +
geom_stratum(width=1/9)+
geom_text(size=5,stat="stratum",aes(label=after_stat(stratum)))+
scale_x_discrete(limits=c("Número de salidas","Destino"),expand=c(.1,.1))+
theme_minimal() +
theme(legend.position = "right") +
theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5,
face="bold",
size=26),
plot.subtitle = element_text(hjust = 0.5,
size=22),
axis.title.y = element_text(
size=22,
hjust = 0.5),
axis.title.x = element_text(
size=22),
axis.text=element_text(size=14),
axis.text.y = element_blank(),
axis.text.x = element_blank(),
panel.grid.major = element_blank(), panel.grid.minor = element_blank()#,
#legend.title = element_text(face = "bold"),
#legend.position="bottom",
#legend.text=element_text(size=16)
)+
labs(title = "Lugares de movilización",
subtitle= "¿Cuántas veces?",
y = "¿A dónde?",
fill = "") +
coord_flip() +
scale_fill_manual(values = c("#2864b4","#a35fb8","#ef5996","#ff765f","#ffad26")) +
theme(legend.position = "none")
alluvial_plot_plot
```
Vida Profesional {data-orientation=rows}
=====================================
Column 1
-------------------------------------
### Resumen
#### Vida laboral y profesional durante la pandemia
"La pandemia y, en consecuencia, la cuarentena, afectó en mayor proporción a aquellos encuestados que reportaron un menor ingreso familiar. Aquellos con menores ingresos familiares dejaron de estudiar o trabajar más que aquellos con mayores ingresos.
No hubieron diferencias visuales significativas entre el ingreso familiar promedio y el número de salidas fuera del hogar.
La principal medida de protección de los centros laborales fue el que sus trabajadores permanezcan en casa.
### Estado ocupacional
```{r}
df_house_comp <- data %>%
dplyr::select(work_before2,income3,work_change3,outhome3) %>%
mutate(income = as.factor(income3),
work_change = as.factor(work_change3))
data$work_change3 <- revalue(data$work_change3, c("No, me he mantenido en la misma ocupación"="Sin cambios"))
data$work_change3 <- revalue(data$work_change3, c("Si, antes estudiaba"="Antes estudiaba"))
data$work_change3 <- revalue(data$work_change3, c("Si, antes trabajaba"="Antes trabajaba"))
data$work_change3 <- revalue(data$work_change3, c("Si, antes estudiaba y trabajaba"="Antes estudiaba\ny trabajaba"))
data$income3 <- revalue(data$income3, c("S/12,660 o más"="S/12,660\no más"))
data$income3 <- revalue(data$income3, c("S/1,300 o menos"="S/1,300\no menos"))
data$income3 <- factor(data$income3,
levels = c("S/1,300\no menos","S/2,480", "S/3,970","S/7,020","S/12,660\no más"))
data$work_change3 <- factor(data$work_change3,
levels = c("Sin cambios", "Antes estudiaba", "Antes trabajaba","Antes estudiaba\ny trabajaba"))
data %>% group_by(income3,work_change3) %>% dplyr::summarise(n=n())%>% ungroup()%>%
ggplot(aes(x=income3, y=n, fill=work_change3)) +
geom_bar(stat="identity",position="fill")+
scale_fill_manual(values = c("#2864b4","#c05bb0","#ff6872","#ffad26")) +
scale_y_continuous(labels = percent)+
theme_clean() +
theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5,
face="bold",
size=16),
plot.subtitle = element_text(hjust = 0.5,
size=14),
axis.title.y = element_text(
size=14),
axis.title.x = element_text(
size=14),
axis.text=element_text(size=10)#,
#legend.title = element_text(face = "bold"),
#legend.position="bottom",
#legend.text=element_text(size=16)
)+
labs(title = "Cambios de ocupación por la pandemia\nsegún ingreso familiar",
subtitle="",
x = "Ingreso familiar promedio",
y = "",
fill = "Cambios de ocupación")
```
### Salidas fuera del hogar
```{r}
data %>% select(outhome3,income3) %>%
group_by(income3,outhome3) %>%
dplyr::summarise(n=n()) %>% ungroup()%>%
ggplot(aes(x=income3, y=n, fill=outhome3)) +
geom_bar(stat="identity",position="fill")+
scale_fill_manual(values = c("#2864b4","#a35fb8","#ef5996","#ff765f","#ffad26")) +
scale_y_continuous(label=percent)+
theme_clean() +
theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5,
face="bold",
size=16),
plot.subtitle = element_text(hjust = 0.5,
size=14),
axis.title.y = element_text(
size=14),
axis.title.x = element_text(
size=14),
axis.text=element_text(size=10)#,
#legend.title = element_text(face = "bold"),
#legend.position="bottom",
#legend.text=element_text(size=16)
)+
labs(title = "Número de salidas por semana\nsegún ingreso familiar",
subtitle="",
x = "Ingreso familiar promedio",
y = "",
fill = "¿Cuantas veces salió\nde casa?")
```
Column 2
-------------------------------------
### Medidas de protección
```{r, fig.width=20}
data$whealth_stayhome2 <- relevel(data$whealth_stayhome2, "Si")
data$whealth_mask2 <- relevel(data$whealth_mask2, "Si")
data$whealth_respirator2 <- relevel(data$whealth_respirator2, "Si")
data$whealth_gloves2 <- relevel(data$whealth_gloves2, "Si")
data$whealth_face2 <- relevel(data$whealth_face2, "Si")
data$whealth_apron2 <- relevel(data$whealth_apron2, "Si")
data$whealth_none2 <- relevel(data$whealth_none2, "Si")
a <- data %>% filter(as.character(whealth_na2) =="No") %>%
group_by(whealth_stayhome2) %>%
dplyr::summarise(n=n()) %>%
ggplot(aes(x=whealth_stayhome2, y=n, fill=whealth_stayhome2)) +
geom_bar(stat="identity")+theme_minimal()+
labs(title="Permaneció en casa",
subtitle="",
caption="",
fill="Respuesta:",
x="",
y=""
)+ scale_fill_manual(values=c("#ffad26","#2864b4"))+
theme_clean() +
theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5,
size=16),
plot.subtitle = element_text(hjust = 0.5,
size=14),
axis.title.y = element_text(
size=14),
axis.title.x = element_text(
size=14),
axis.text=element_text(size=10),
plot.margin=margin(1,0,0,0,"cm")#,
#legend.title = element_text(face = "bold"),
#legend.position="bottom",
#legend.text=element_text(size=16)
)+
theme(legend.position = "none")+
scale_y_continuous(limits=c(0, 2250))
b <- data %>% filter(as.character(whealth_na2) =="No") %>%
group_by(whealth_mask2) %>%
dplyr::summarise(n=n()) %>%
ggplot(aes(x=whealth_mask2, y=n, fill=whealth_mask2)) +
geom_bar(stat="identity")+theme_minimal()+
labs(title="Le proporcionaron una\nmascarilla quirúrgica",
subtitle="",
caption="",
fill="Respuesta:",
x="",
y=""
)+ scale_fill_manual(values=c("#ffad26","#2864b4"))+
theme_clean() +
theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5,
size=16),
plot.subtitle = element_text(hjust = 0.5,
size=14),
axis.title.y = element_text(
size=14),
axis.title.x = element_text(
size=14),
axis.text=element_text(size=10),
plot.margin=margin(1,0,0,0,"cm")#,
#legend.title = element_text(face = "bold"),
#legend.position="bottom",
#legend.text=element_text(size=16)
)+
theme(legend.position = "none")+
scale_y_continuous(limits=c(0, 2250))
c <- data %>% filter(as.character(whealth_na2) =="No") %>%
group_by(whealth_respirator2) %>%
dplyr::summarise(n=n()) %>%
ggplot(aes(x=whealth_respirator2, y=n, fill=whealth_respirator2)) +
geom_bar(stat="identity")+theme_minimal()+
labs(title="Le proporcionaron un\nrespirador (N95, KN95, etc.)",
subtitle="",
caption="",
fill="Respuesta:",
x="",
y=""
)+ scale_fill_manual(values=c("#ffad26","#2864b4"))+
theme_clean() +
theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5,
size=16),
plot.subtitle = element_text(hjust = 0.5,
size=14),
axis.title.y = element_text(
size=14),
axis.title.x = element_text(
size=14),
axis.text=element_text(size=10),
plot.margin=margin(1,0,0,0,"cm")#,
#legend.title = element_text(face = "bold"),
#legend.position="bottom",
#legend.text=element_text(size=16)
)+
theme(legend.position = "none")+
scale_y_continuous(limits=c(0, 2250))
d <- data %>% filter(as.character(whealth_na2) =="No") %>%
group_by(whealth_gloves2) %>%
dplyr::summarise(n=n()) %>%
ggplot(aes(x=whealth_gloves2, y=n, fill=whealth_gloves2)) +
geom_bar(stat="identity")+theme_minimal()+
labs(title="Le proporcionaron\nguantes",
subtitle="",
caption="",
fill="Respuesta:",
x="",
y=""
)+ scale_fill_manual(values=c("#ffad26","#2864b4"))+
theme_clean() +
theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5,
size=16),
plot.subtitle = element_text(hjust = 0.5,
size=14),
axis.title.y = element_text(
size=14),
axis.title.x = element_text(
size=14),
axis.text=element_text(size=10),
plot.margin=margin(1,0,0,0,"cm")#,
#legend.title = element_text(face = "bold"),
#legend.position="bottom",
#legend.text=element_text(size=16)
)+
theme(legend.position = "none")+
scale_y_continuous(limits=c(0, 2250))
e <- data %>% filter(as.character(whealth_na2) =="No") %>%
group_by(whealth_face2) %>%
dplyr::summarise(n=n()) %>%
ggplot(aes(x=whealth_face2, y=n, fill=whealth_face2)) +
geom_bar(stat="identity")+theme_minimal()+
labs(title="Le proporcionaron\nprotector facial",
subtitle="",
caption="",
fill="Respuesta:",
x="",
y=""
)+ scale_fill_manual(values=c("#ffad26","#2864b4"))+
theme_clean() +
theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5,
size=16),
plot.subtitle = element_text(hjust = 0.5,
size=14),
axis.title.y = element_text(
size=14),
axis.title.x = element_text(
size=14),
axis.text=element_text(size=10),
plot.margin=margin(1,0,0,0,"cm")#,
#legend.title = element_text(face = "bold"),
#legend.position="bottom",
#legend.text=element_text(size=16)
)+
theme(legend.position = "none")+
scale_y_continuous(limits=c(0, 2250))
f <- data %>% filter(as.character(whealth_na2) =="No") %>%
group_by(whealth_apron2) %>%
dplyr::summarise(n=n()) %>%
ggplot(aes(x=whealth_apron2, y=n, fill=whealth_apron2)) +
geom_bar(stat="identity")+theme_minimal()+
labs(title="Le proporcionaron\nmandil",
subtitle="",
caption="",
fill="Respuesta:",
x="",
y=""
)+ scale_fill_manual(values=c("#ffad26","#2864b4"))+
theme_clean() +
theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5,
size=16),
plot.subtitle = element_text(hjust = 0.5,
size=14),
axis.title.y = element_text(
size=14),
axis.title.x = element_text(
size=14),
axis.text=element_text(size=10),
plot.margin=margin(1,0,0,0,"cm")#,
#legend.title = element_text(face = "bold"),
#legend.position="bottom",
#legend.text=element_text(size=16)
)+
theme(legend.position = "none")+
scale_y_continuous(limits=c(0, 2250))
ggarrange(a, b, c,d,e,f,
ncol = 6, nrow = 1) %>%
annotate_figure(top = text_grob("Medidas de protección entregadas por centros laborales\n(opción múltiple)", face="bold",size = 18),
bottom = text_grob("Total de personas que respondieron estas preguntas: 2,343", face = "italic", size = 8)
)
```
Prevención {data-orientation=rows}
=====================================
Column 1
-------------------------------------
### Resumen
#### Medidas de prevención personales
"La edad de las personas no pareció influir en la percepción de riesgo o preocupación en la salud personal.
Los participantes reportaron en su mayoria utilizar las mascarillas en todo momento al salir de casa y/o en lugares conglomerados."
### Percepción del riesgo
```{r, error=F, warning=F, echo=F, message=F}
stay_home_age <-data %>% dplyr::select(age,risk2) %>% filter(!is.na(risk2)) %>%
dplyr::mutate(risk2 = ifelse(risk2=="Muy poco o riesgo nulo","Muy Poco o nulo\nRiesgo",
ifelse(risk2=="Poco riesgo","Poco\nRiesgo",
ifelse(risk2=="Mediano riesgo","Mediano\nRiesgo",
ifelse(risk2=="Alto riesgo","Alto\nRiesgo",
ifelse(risk2=="Muy alto riesgo","Muy Alto\nRiesgo","error"
)) )))) %>%
ggplot(aes(x=risk2,y=age)) +
geom_violin()+ stat_summary(fun.data=mean_sdl, mult=1,
geom="pointrange", color="red") +
coord_flip()
stay_home_age <-data %>% dplyr::select(age,risk2) %>% filter(!is.na(risk2)) %>%
dplyr::mutate(risk2 = ifelse(risk2=="Muy poco o riesgo nulo","Muy Poco o nulo\nRiesgo",
ifelse(risk2=="Poco riesgo","Poco\nRiesgo",
ifelse(risk2=="Mediano riesgo","Mediano\nRiesgo",
ifelse(risk2=="Alto riesgo","Alto\nRiesgo",
ifelse(risk2=="Muy alto riesgo","Muy Alto\nRiesgo","error"
)) ))),
risk2 = factor(risk2,levels = c("Muy Poco o nulo\nRiesgo","Poco\nRiesgo","Mediano\nRiesgo","Alto\nRiesgo","Muy Alto\nRiesgo"))) %>%
ggplot(aes(x=risk2,y=age)) +
geom_violin(aes(fill=risk2, alpha=1.5))+
scale_fill_manual(values = c("#2864b4","#a35fb8","#ef5996","#ff765f","#ffad26")) +
scale_y_continuous(breaks=c(20,40,60,80))+
theme_clean() +
theme(legend.position = "none") +
theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5,
face="bold",
size=16),
plot.subtitle = element_text(hjust = 0.5,
size=14),
axis.title.y = element_text(
size=14),
axis.title.x = element_text(
size=14),
axis.text=element_text(size=10)#,
#legend.title = element_text(face = "bold"),
#legend.position="bottom",
#legend.text=element_text(size=16)
)+
labs(title = "",
subtitle="¿Cuál es el riesgo que ya tenga COVID-19\no que se infecte pronto?",
x = "",
y = "Edad",
fill = "") +
geom_boxplot(fill=NA,width=0.4, color="#f1f1f1")
stay_home_age
```
### Preocupación sobre su salud
```{r}
stay_home_age <- data %>% dplyr::select(age,worry2) %>% filter(!is.na(worry2)) %>%
dplyr::mutate(worry2 = ifelse(worry2=="Nada preocupado","Nada\nPreocupado",
ifelse(worry2=="Un poco preocupado","Un poco\npreocupado",
ifelse(worry2=="Moderadamente preocupado","Moderadamente\nPreocupado",
ifelse(worry2=="Muy preocupado","Muy\nPreocupado",
ifelse(worry2=="Extremadamente preocupado","Extremadamente\nPreocupado","error"
)) ))),
worry2 = factor(worry2,levels = c("Nada\nPreocupado","Un poco\npreocupado","Moderadamente\nPreocupado",
"Muy\nPreocupado","Extremadamente\nPreocupado"))) %>%
filter(!is.na(worry2)) %>%
ggplot(aes(x=worry2,y=age)) +
geom_violin(aes(fill=worry2, alpha=0.98))+
scale_fill_manual(values = c("#2864b4","#a35fb8","#ef5996","#ff765f","#ffad26")) +
scale_y_continuous(breaks=c(20,40,60,80))+
theme_clean() +
theme(legend.position = "none") +
theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5,
face="bold",
size=16),
plot.subtitle = element_text(hjust = 0.5,
size=14),
axis.title.y = element_text(
size=14),
axis.title.x = element_text(
size=14),
axis.text=element_text(size=10)#,
#legend.title = element_text(face = "bold"),
#legend.position="bottom",
#legend.text=element_text(size=16)
)+
labs(title = "",
subtitle="¿Cuán preocupado ha estado por su salud\ndurante la última semana?",
x = "",
y = "Edad",
fill = "") +
geom_boxplot(fill=NA,width=0.4, color="#f1f1f1")
stay_home_age
```
Column 2
-------------------------------------
### Medidas de protección personal
```{r, fig.width=20}
data$mask_crowdedplace2 <- relevel(data$mask_crowdedplace2, "Si")
data$mask_work2 <- relevel(data$mask_work2, "Si")
data$mask_pubtransp2 <- relevel(data$mask_pubtransp2, "Si")
data$mask_alltime2 <- relevel(data$mask_alltime2, "Si")
data$mask_home2 <- relevel(data$mask_home2, "Si")
a <- data %>% filter(as.character(mask3) =="Si") %>%
group_by(mask_crowdedplace2) %>%
dplyr::summarise(n=n()) %>%
ggplot(aes(x=mask_crowdedplace2, y=n, fill=mask_crowdedplace2)) +
geom_bar(stat="identity")+theme_minimal()+
labs(title="En lugares conglomerados",
subtitle="",
caption="",
fill="Respuesta:",
x="",
y=""
)+ scale_fill_manual(values=c("#ffad26","#2864b4"))+
theme_clean() +
theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5,
size=16),
plot.subtitle = element_text(hjust = 0.5,
size=14),
axis.title.y = element_text(
size=14),
axis.title.x = element_text(
size=14),
axis.text=element_text(size=10),
plot.margin=margin(1,0,0,0,"cm")#,
#legend.title = element_text(face = "bold"),
#legend.position="bottom",
#legend.text=element_text(size=16)
)+
theme(legend.position = "none")+
scale_y_continuous(limits=c(0, 2500))
b <- data %>% filter(as.character(whealth_na2) =="No") %>%
group_by(mask_work2) %>%
dplyr::summarise(n=n()) %>%
ggplot(aes(x=mask_work2, y=n, fill=mask_work2)) +
geom_bar(stat="identity")+theme_minimal()+
labs(title="En el trabajo",
subtitle="",
caption="",
fill="Respuesta:",
x="",
y=""
)+ scale_fill_manual(values=c("#ffad26","#2864b4"))+
theme_clean() +
theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5,
size=16),
plot.subtitle = element_text(hjust = 0.5,
size=14),
axis.title.y = element_text(
size=14),
axis.title.x = element_text(
size=14),
axis.text=element_text(size=10),
plot.margin=margin(1,0,0,0,"cm")#,
#legend.title = element_text(face = "bold"),
#legend.position="bottom",
#legend.text=element_text(size=16)
)+
theme(legend.position = "none")+
scale_y_continuous(limits=c(0, 2500))
c <- data %>% filter(as.character(whealth_na2) =="No") %>%
group_by(mask_pubtransp2) %>%
dplyr::summarise(n=n()) %>%
ggplot(aes(x=mask_pubtransp2, y=n, fill=mask_pubtransp2)) +
geom_bar(stat="identity")+theme_minimal()+
labs(title="En el transporte público",
subtitle="",
caption="",
fill="Respuesta:",
x="",
y=""
)+ scale_fill_manual(values=c("#ffad26","#2864b4"))+
theme_clean() +
theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5,
size=16),
plot.subtitle = element_text(hjust = 0.5,
size=14),
axis.title.y = element_text(
size=14),
axis.title.x = element_text(
size=14),
axis.text=element_text(size=10),
plot.margin=margin(1,0,0,0,"cm")#,
#legend.title = element_text(face = "bold"),
#legend.position="bottom",
#legend.text=element_text(size=16)
)+
theme(legend.position = "none")+
scale_y_continuous(limits=c(0, 2500))
d <- data %>% filter(as.character(whealth_na2) =="No") %>%
group_by(mask_alltime2) %>%
dplyr::summarise(n=n()) %>%
ggplot(aes(x=mask_alltime2, y=n, fill=mask_alltime2)) +
geom_bar(stat="identity")+theme_minimal()+
labs(title="En todo momento,\ncuando salgo de casa",
subtitle="",
caption="",
fill="Respuesta:",
x="",
y=""
)+ scale_fill_manual(values=c("#ffad26","#2864b4"))+
theme_clean() +
theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5,
size=16),
plot.subtitle = element_text(hjust = 0.5,
size=14),
axis.title.y = element_text(
size=14),
axis.title.x = element_text(
size=14),
axis.text=element_text(size=10),
plot.margin=margin(1,0,0,0,"cm")#,
#legend.title = element_text(face = "bold"),
#legend.position="bottom",
#legend.text=element_text(size=16)
)+
theme(legend.position = "none")+
scale_y_continuous(limits=c(0, 2500))
e <- data %>% filter(as.character(whealth_na2) =="No") %>%
group_by(mask_home2) %>%
dplyr::summarise(n=n()) %>%
ggplot(aes(x=mask_home2, y=n, fill=mask_home2)) +
geom_bar(stat="identity")+theme_minimal()+
labs(title="En todo momento,\nincluso dentro de casa",
subtitle="",
caption="",
fill="Respuesta:",
x="",
y=""
)+ scale_fill_manual(values=c("#ffad26","#2864b4"))+
theme_clean() +
theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5,
size=16),
plot.subtitle = element_text(hjust = 0.5,
size=14),
axis.title.y = element_text(
size=14),
axis.title.x = element_text(
size=14),
axis.text=element_text(size=10),
plot.margin=margin(1,0,0,0,"cm")#,
#legend.title = element_text(face = "bold"),
#legend.position="bottom",
#legend.text=element_text(size=16)
)+
theme(legend.position = "none")+
scale_y_continuous(limits=c(0, 2500))
ggarrange(a, b, c,d,e,
ncol = 5, nrow = 1) %>%
annotate_figure(top = text_grob("¿Cúando y dónde utiliza las mascarillas?\n(opción múltiple)", face="bold",size = 18),
bottom = text_grob("Total de personas que respondieron estas preguntas: 3,134", face = "italic", size = 8)
)
```
Salud Personal {data-orientation=rows}
=====================================
Column 1
-------------------------------------
### Resumen
#### Salud personal
"537 personas encuestadas reportaron tener resultado diagnóstico para COVID-19.
Se ve una relación inversa al número de pruebas realizadas y el resultado diagnóstico de aquellos que accedieron a las pruebas según el ingreso familiar de la persona.
A mayor ingreso familiar, la proporción de personas que se hicieron la prueba fue mayor. Sin embaro, a menor ingreso familiar la proporción de resultados positivos es mayor.
Un grupo importante de personas reporto sentirse "nervioso o ansioso", asi como "tener poco interés o placer al realizar actividades cotidianas" durante varios días de la semana."
### Percepción del riesgo
```{r}
data %>% filter(as.character(gender2) != "Prefiero no indicarlo")%>%group_by(gender2,covtest3) %>% dplyr::summarise(n=n()) %>%
ggplot(aes(x=gender2, y=n, fill=covtest3)) +
geom_bar(stat="identity",position="fill")+
theme_minimal()+
labs(title="Pruebas diagnósticas\nsegún sexo",
subtitle="¿Se ha realizado prueba diagnóstica para COVID-19?",
caption="",
fill="",
x="",
y=""
)+ scale_fill_manual(values=c("#2864b4","#ffad26"))+
theme_clean() +
theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5,
size=16,face="bold"),
plot.subtitle = element_text(hjust = 0.5,
size=14),
axis.title.y = element_text(
size=14),
axis.title.x = element_text(
size=14),
axis.text=element_text(size=10))
```
### Prueba según ingreso
```{r}
data %>% group_by(income3,covtest3) %>% dplyr::summarise(n=n()) %>%
ggplot(aes(x=income3, y=n, fill=covtest3))+
geom_bar(stat="identity",position="fill")+
scale_fill_manual(values = c("#2864b4","#ffad26")) +
scale_y_continuous(label=percent)+
theme_clean() +
theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5,
face="bold",
size=16),
plot.subtitle = element_text(hjust = 0.5,
size=14),
axis.title.y = element_text(
size=14),
axis.title.x = element_text(
size=14),
axis.text=element_text(size=10)#,
#legend.title = element_text(face = "bold"),
#legend.position="bottom",
#legend.text=element_text(size=16)
)+
labs(title = "Pruebas diagnósticas realizadas\nsegún ingreso familiar",
subtitle="",
x = "Ingreso familiar promedio",
y = "",
fill = "¿Se realizó diagnóstico?")
```
### Resultado según ingreso
```{r}
data%>% filter(as.character(covtest3) == "Si" & as.character(testresult3) != "Resultado pendiente") %>% group_by(income3,testresult3) %>% dplyr::summarise(n=n()) %>%
ggplot(aes(x=income3, y=n, fill=testresult3))+
geom_bar(stat="identity",position="fill")+
scale_fill_manual(values = c("#2864b4","#ffad26")) +
scale_y_continuous(label=percent)+
theme_clean() +
theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5,
face="bold",
size=16),
plot.subtitle = element_text(hjust = 0.5,
size=14),
axis.title.y = element_text(
size=14),
axis.title.x = element_text(
size=14),
axis.text=element_text(size=10)#,
#legend.title = element_text(face = "bold"),
#legend.position="bottom",
#legend.text=element_text(size=16)
)+
labs(title = "Resultado diagnóstico\nsegún ingreso familiar",
subtitle="N=537",
x = "Ingreso familiar promedio",
y = "",
fill = "Resultado diagnóstico")
```
Column 2
-------------------------------------
### Salud Mental
```{r, fig.width=20}
data$nervanx3 <- revalue(data$nervanx3, c("En ningún momento"="En ningún\nmomento",
"Más de la mitad de los días de la semana"="Más de la mitad\nde los días",
"Casi todos los días"="Casi todos\nlos días"))
data$stopworry3 <- revalue(data$stopworry3, c("En ningún momento"="En ningún\nmomento",
"Más de la mitad de los días de la semana"="Más de la mitad\nde los días",
"Casi todos los días"="Casi todos\nlos días"))
data$littinter3 <- revalue(data$nervanx3, c("En ningún momento"="En ningún\nmomento",
"Más de la mitad de los días de la semana"="Más de la mitad\nde los días",
"Casi todos los días"="Casi todos\nlos días"))
data$sad3 <- revalue(data$sad3, c("En ningún momento"="En ningún\nmomento",
"Más de la mitad de los días de la semana"="Más de la mitad\nde los días",
"Casi todos los días"="Casi todos\nlos días"))
data$nervanx3 <- factor(data$nervanx3,
levels = c("En ningún\nmomento","Varios días",
"Más de la mitad\nde los días","Casi todos\nlos días"))
data$stopworry3 <- factor(data$stopworry3,
levels = c("En ningún\nmomento","Varios días",
"Más de la mitad\nde los días","Casi todos\nlos días"))
data$littinter3 <- factor(data$littinter3,
levels = c("En ningún\nmomento","Varios días",
"Más de la mitad\nde los días","Casi todos\nlos días"))
data$sad3 <- factor(data$sad3,
levels = c("En ningún\nmomento","Varios días",
"Más de la mitad\nde los días","Casi todos\nlos días"))
a <- data %>%
group_by(nervanx3) %>%
dplyr::summarise(n=n()) %>%
ggplot(aes(x=nervanx3, y=n, fill=nervanx3)) +
geom_bar(stat="identity")+theme_minimal()+
labs(title="Se ha sentido\nnervioso o ansioso",
subtitle="",
caption="",
fill="Respuesta:",
x="",
y=""
)+ scale_fill_manual(values=c("#2864b4","#c05bb0","#ff6872","#ffad26"))+
theme_clean() +
theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5,
size=16),
plot.subtitle = element_text(hjust = 0.5,
size=14),
axis.title.y = element_text(
size=14),
axis.title.x = element_text(
size=14),
axis.text=element_text(size=10),
plot.margin=margin(1,0,0,0,"cm")#,
#legend.title = element_text(face = "bold"),
#legend.position="bottom",
#legend.text=element_text(size=16)
)+
theme(legend.position = "none")+
scale_y_continuous(limits=c(0, 2500))
b <- data %>%
group_by(stopworry3) %>%
dplyr::summarise(n=n()) %>%
ggplot(aes(x=stopworry3, y=n, fill=stopworry3)) +
geom_bar(stat="identity")+theme_minimal()+
labs(title="No pudo detener o controlar\nsus preocupaciones",
subtitle="",
caption="",
fill="Respuesta:",
x="",
y=""
)+ scale_fill_manual(values=c("#2864b4","#c05bb0","#ff6872","#ffad26"))+
theme_clean() +
theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5,
size=16),
plot.subtitle = element_text(hjust = 0.5,
size=14),
axis.title.y = element_text(
size=14),
axis.title.x = element_text(
size=14),
axis.text=element_text(size=10),
plot.margin=margin(1,0,0,0,"cm")#,
#legend.title = element_text(face = "bold"),
#legend.position="bottom",
#legend.text=element_text(size=16)
)+
theme(legend.position = "none")+
scale_y_continuous(limits=c(0, 2500))
c <- data %>%
group_by(littinter3) %>%
dplyr::summarise(n=n()) %>%
ggplot(aes(x=littinter3, y=n, fill=littinter3)) +
geom_bar(stat="identity")+theme_minimal()+
labs(title="Tuvo poco interés o placer\nal realizar actividades cotidianas",
subtitle="",
caption="",
fill="Respuesta:",
x="",
y=""
)+ scale_fill_manual(values=c("#2864b4","#c05bb0","#ff6872","#ffad26"))+
theme_clean() +
theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5,
size=16),
plot.subtitle = element_text(hjust = 0.5,
size=14),
axis.title.y = element_text(
size=14),
axis.title.x = element_text(
size=14),
axis.text=element_text(size=10),
plot.margin=margin(1,0,0,0,"cm")#,
#legend.title = element_text(face = "bold"),
#legend.position="bottom",
#legend.text=element_text(size=16)
)+
theme(legend.position = "none")+
scale_y_continuous(limits=c(0, 2500))
d <- data %>%
group_by(sad3) %>%
dplyr::summarise(n=n()) %>%
ggplot(aes(x=sad3, y=n, fill=sad3)) +
geom_bar(stat="identity")+theme_minimal()+
labs(title="Se sintió triste,\ndeprimido o sin esperanza",
subtitle="",
caption="",
fill="Respuesta:",
x="",
y=""
)+ scale_fill_manual(values=c("#2864b4","#c05bb0","#ff6872","#ffad26"))+
theme_clean() +
theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5,
size=16),
plot.subtitle = element_text(hjust = 0.5,
size=14),
axis.title.y = element_text(
size=14),
axis.title.x = element_text(
size=14),
axis.text=element_text(size=10),
plot.margin=margin(1,0,0,0,"cm")#,
#legend.title = element_text(face = "bold"),
#legend.position="bottom",
#legend.text=element_text(size=16)
)+
theme(legend.position = "none")+
scale_y_continuous(limits=c(0, 2500))
ggarrange(a, b, c,d,
ncol = 4, nrow = 1) %>%
annotate_figure(top = text_grob("Durante las últimas 2 semanas\n¿Con qué frecuencia se ha sentido fastidiado por los siguientes problemas?", face="bold",size = 18))
```